ZZHENG KE
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MORE AI PRACTICES

更多问题,
更多产品化实验

除了首页三项重点案例,我也持续把个人决策与生活管理中的真实问题,转化为 Agent 工作流和可交互产品原型。

个人交易策略 Agent 本地研究工作台01

个人 Agent / 决策辅助

个人交易策略 Agent

把教学知识、策略卡、行情筛选、风险边界与人工复核组织为可追踪的个人投研工作流。

MY ROLE
产品设计 / 规则与数据治理
STATUS
已投入使用

EVIDENCE & BOUNDARY

  • quick 待人工复核与 strict 严格二筛
  • 策略卡、K 线、自选股、报告与快照
  • 最终决策始终由人工完成
Agent 工作流规则结构化数据治理风险控制
AI 电子衣橱高保真移动端原型02

移动产品 / 高保真原型

AI 电子衣橱

围绕衣物数字化、属性确认、场景搭配和穿着记录,探索 AI 在个人生活管理中的产品应用。

MY ROLE
产品设计 / 原型验证
STATUS
原型验证中

EVIDENCE & BOUNDARY

  • Today、Closet、录入、搭配与洞察流程
  • 属性 Schema 与用户确认原则
  • 当前为本地 Mock,不包装为真实 MVP
AI 产品设计移动端原型属性体系推荐逻辑

PRACTICE PRINCIPLES

每个实验都遵循同一组边界

  1. 01

    真实问题驱动

    先解决自己的持续痛点,再判断是否具有通用价值。

  2. 02

    AI 不替代责任

    涉及投资、资料与个人事实时,保留明确的人工确认关卡。

  3. 03

    从 MVP 中学习

    优先验证关键闭环,不用概念功能掩盖真实产品阶段。

PRIMARY CASES

回到三项首要 AI 案例

01本地优先资料管理平台02AI 英语学习系统03AI 项目交付流程标准化